Recommender-stelsels is masjienleerstelsels wat gebruikers help om nuwe produk en dienste te ontdek. Elke keer as jy aanlyn inkopies doen, lei 'n aanbevelingstelsel jou na die mees waarskynlike produk wat jy kan koop.
Watter tipe masjienleer is die aanbevelingstelsel?
Recommender-stelsels is 'n belangrike klas masjienleeralgoritmes wat "relevante" voorstelle aan gebruikers bied. Gekategoriseer as óf samewerkende filtering óf 'n inhoudgebaseerde stelsel, kyk hoe hierdie benaderings werk saam met implementerings om uit voorbeeldkode te volg.
Is aanbevelerstelsel onder toesig van leer?
Die vorige aanbevelingalgoritmes is redelik eenvoudig en is geskik vir klein stelsels. Tot op hierdie oomblik het ons 'n aanbevelingsprobleem as 'n toesig masjienleertaak beskou. Dit is tyd om metodes sonder toesig toe te pas om die probleem op te los.
Is aanbeveelerstelsels kunsmatige intelligensie?
Die aanbevelerstelsels wat in hierdie gepersonaliseerde e-dienste gebruik word, is twintig jaar gelede vir die eerste keer tot stand gebring en is ontwikkel deur tegnieke en teorieë te gebruik wat uit ander kunsmatige intelligensie (KI)-velde getrek is vir gebruikersprofilering en voorkeurontdekking.
Hoe is masjienleer nuttig in aanbevelerstelsel?
Masjineleer-modelle gebruik verskillende soorte innoverende algoritmes om verpersoonlikingsprobleme op te los terwyl resultate vir 'n steeds groeiende aanlyn gehoor skaal. Aanbevelingstelsels met masjienleer gebruik gebruikers se gedrags-, historiese aankoop-, belangstellings- en aktiwiteitdata om te voorspel items wat verkieslik sal koop
